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Meetupの開催報告

【開催報告】AI Meetup #2

2019年4月25日にGinza SixのWeWorkにおいてJAPAN MADE事務局主催で第2回目のAI Meetupが開催されました。

第2回目のAI Meetupは
株式会社データグリッド 代表取締役社長 岡田侑貴氏をお招きして
「創造的AIを実現するデータ生成技術『GAN』とその応用」という内容にて登壇していただきました。

一般的ではないが、研究の分野では注目されてる「GAN」という分野を行っている。

GANの仕組み

敵対的生成ネットワークと言ってディープラーニングの拡張技術で
教師なし学習の一手法として、活用されておりAIを2つ用意して生成器と識別器を用いて
両者を戦わせることから敵対的という名前がついた。

実際GANを活用すると2つのAIを使うので2倍の時間がかかり1回の学習で50万円程度かかる場合がある。
そのかわり、1学習が終わった後に生成する際は1枚1秒程度で作成できるようになる。
2つのAIが同じレベルで成長しなければいけないので、その調整が難しい。
学習のタイミングを同じにするのではなく、自頭が良い相手には不利な情報を与えたりして
生成するものの多様性によって学習の頻度をパラメータで調整することによって学習を促している。

お互いを戦わせて、最終的にいいAIを作ることが目的で敵対的というのは、両者を戦わせるからそういう名前がついた。現在、発展版がどんどん出てきており、囲碁AIを2つ用意して戦わせると最終的に非常に強い囲碁AIができることになる。

株式会社データグリッドについて

株式会社データグリッドは2017年7月に設立し、京大のイノベーション棟に入っている。大学から特許などを受けてはいないが、京都大学と共同研究をしている。
これまでにない「何かを作るAI」であるクリエイティブAIの研究開発を行う
研究開発型のAIのスタートアップ。
クリエイティブAIというのは、勝手に名前をつけたもので専門用語ではなく
データ生成AIと言い換えても良い。AIによるデータ生成技術に特化した数少ないAI企業。

・コンテンツ自動生成
・高度な画像処理
・教師データ自動生成

ということをやっているが、データを集めるのが非常に苦慮している。
アイドル生成の技術を使って下記のようなAIを作ることに実現した。

当初顔だけだったが、全身画像の生成も実現しそれが動かすというのをやっていく。

GANの応用事例

GANはディープラーニングの一種で生成AIと呼ばれ、教師なし学習の分野。
この分野の研究が急速的に品質が向上したことによって鮮明でかつ色彩豊かな画像生成が可能となった。

・画像のデータセット不要で画像変換が可能
・白黒写真をカラー写真に変換
・簡単で自然な画像修正

こういったことが実現可能となった。

開催報告

Meetup Report